De personalul Techopedia, 29 martie 2017
Take away : Gazda Eric Kavanagh discută despre informațiile de afaceri cu Dr. Robin Bloor și Stan Geiger de la IDERA.
În prezent nu sunteți autentificat. Vă rugăm să vă conectați sau să vă înregistrați pentru a vedea videoclipul.
Eric Kavanagh: Doamnelor și domnilor, bineveniți din nou, este miercuri la 4:00 Eastern și în ultimii doi ani, asta înseamnă că este timpul pentru Hot Technologies, da, într-adevăr. Numele meu este Eric Kavanagh, voi fi gazda ta pentru emisiunea de astăzi. Îmi place acest subiect: „Verificarea sănătății: menținerea sănătății Enterprise BI”, despre asta vom vorbi astăzi. Există un loc despre al tău cu adevărat.
Așadar, anul acesta este fierbinte - Hot Technologies a fost conceput cu adevărat pentru a defini anumite tipuri de tehnologie și vă puteți imagina acolo, în lumea software-ului pentru întreprinderi, există o mulțime de furnizori care vând tot felul de produse diferite și ce se întâmplă? sunt aceste cuvinte cheie care se obișnuiesc și se obișnuiesc cu diverși furnizori pentru lucruri foarte diferite. Astfel, scopul acestui spectacol este de a ajuta prietenii noștri vânzători și de a ajuta publicul nostru să identifice și să ne înfășoare capul în jurul a ceea ce sunt de fapt anumite tipuri de tehnologii și ce înseamnă toate aceste cuvinte atunci când ajungeți corect la braț.
Așadar, voi fi în prezent unul dintre analiști, îl avem și pe dr. Robin Bloor pe linie și pe Stan Geiger de la IDERA. Haideți să vorbim repede despre importanța informațiilor de afaceri și a analizelor doar în general. Acesta este un arbore de decizie de bază, dacă doriți, sau o diagramă de fluxuri doar un fel de discuții despre modul în care lucrați prin probleme în compania dvs., să aveți discuții despre diferite subiecte, să puneți propuneri împreună, apoi veți afla ce cred oamenii. Sunt de acord? Nu sunt de acord? Care este consensul, dacă aveți unele, și cum lucrați prin acest proces?
Ei bine, toate acestea sunt, în mod evident, foarte generice, dar este o amintire bună a procesului prin care propunem idei în companii, luăm deciziile noastre și apoi înaintăm mai departe. Iar linia de bază este că datele sunt necesare pentru fiecare din componentele respective. Acest lucru este și mai adevărat în aceste zile în lumea datelor mari, deoarece, desigur, datele mari sunt ca acest motor de adevăr gigant acolo. Datele mari sunt cu adevărat ceea ce se întâmplă; este reprezentativ pentru cine este locul, ce fac, ce cumpără, care este manevrarea lor de social media, de exemplu, pe care le-a trimis. Desigur, toate aceste lucruri pot fi hackate - trebuie să aveți grijă de asta - dar ideea este că datele sunt arhitectura de referință, dacă o veți face, pentru realitate.
Deci, doriți date în fiecare moment al acestui proces de luare a deciziilor. Acum, consensul este important. Dacă doriți utilizatori fericiți, este posibil ca uneori un șef să fie nevoit să meargă împotriva grădinii a ceea ce toată lumea își dorește. Vorbeam doar despre Steve Jobs chiar înainte de începerea acestei transmisiuni web și el a fost notoriu pentru acest fel de lucruri. Are un citat faimos în care recomandă oamenilor să înecă zgomotul pe care îl aud în jur și apoi să rămână la viziunea lor, dacă știu că ceea ce fac este corect. Deci, nu aveți întotdeauna nevoie de consens, dar de obicei este o idee destul de bună. Dar scopul general al acestei diapozitive și al acestui comentariu este de a conduce acasă importanța pe care dorim să o luăm deciziile noastre pe baza datelor, nu doar pe instinct, deși intestinul este de obicei foarte bun pentru a vă ajuta să știți unde doriți să mergeți și apoi într-adevăr arătați să o validați sau să o invalidați cu datele dvs. Și aș spune să nu vă fie teamă să priviți înapoi prin asta, la fel ca un mic mic marcator sau amintire că atunci când priviți înapoi cu ocazia când puteți obține cel puțin un cadru de referință și să înțelegeți unde ați fost venind și fii sincer cu privire la greșelile pe care le-ai făcut. Cu toții am făcut greșeli, se întâmplă.
Deci, dacă aveți probleme de performanță în sistemele de informații de afaceri, bine, există vechea expresie „răbdarea este o virtute”, nu în lumea IT, vă pot spune chiar acum. Dacă utilizatorii așteaptă mult timp pentru a reveni la întrebările lor sau nu primesc rapoartele lor, acest lucru erodează încrederea, iar atunci când încrederea a dispărut este foarte dificil să recupereze asta. Așadar, am introdus o linie aici - aproximativ 40 de secunde în aceste zile este ca 40 de minute în multe cazuri - dacă o întrebare va dura 40 de secunde, oamenii uită despre ce vorbesc chiar și despre ce întrebau a datelor. Imaginați-vă într-o conversație dacă întrebați pe cineva, să zicem șeful dvs., spuneți: „Hei, aș dori să știu de ce este că mergem pe acest traseu.” Și a trebuit să așteptați 40 de secunde într-o conversație pentru a primi un răspuns? Ai ieși din cameră! Ai crede că șeful tău și-a pierdut mințile. Deci, latența pe care o avem în unele sisteme informaționale, atunci când există probleme de performanță, aceasta va trunca procesul analitic, fluxul analitic sau cum îi spun unii, conversația pe care o întrețineți cu datele dvs. Trebuie să faceți viteză în aceste sisteme, orice trebuie să faceți pentru a face asta, și vom vorbi despre asta astăzi, asta trebuie să faceți, pentru că fără acel flux fluid de idei înainte și înapoi, sunteți dăunând cu adevărat întregului proces de analiză. Așadar, și încă o dată, scot acest comentariu: lipsa de încredere este un ucigaș tăcut. Oamenii nu vor ridica prea mult mâinile dacă nu au încredere în tine, dar vor privi în lateral și se vor întreba ce se întâmplă. Și după ce această încredere va fi dispărută, veți avea o perioadă foarte dificilă pentru a o recupera.
Deci, inteligență artificială, bine auzim despre învățarea automată și despre AI și „Oh, nu va rezolva toate aceste probleme?” Robin și cu mine auzim de ani de zile despre baze de date auto-reglate și despre toate aceste lucruri distractive - se întâmplă o parte din asta, dar pune-ți doar întrebarea: cât de des obține Siri pentru tine? Cât de des a apărut accidental Siri, „Îmi pare rău, nu am primit asta”. Acesta este motivul pentru care nu v-am întrebat nimic. M-am apăsat din greșeală de butonul ăla zdrobit Așadar, mai sunt o mulțime de defecte și, apropo, în partea stângă, acesta este cipul ASIC de la un Apple Newton - îți amintești cățelușul de acum ani și ani? Acesta a fost unul dintre primele dispozitive inteligente și asta a fost cam demult, așa este ca la începutul anilor '90 sau la mijlocul anilor '90 vreau să spun. Că Newton a ieșit și nu a fost foarte bun, dar a avut viziunea; știau unde merg, dar chiar și acum, odată cu AI-ul pentru iPhone și învățarea automată, acestea sunt concepte pe larg înțelese, aș spune eu.
Și, cu siguranță, în ceea ce privește învățarea mașinii, acesta poate fi foarte util și poate fi folosit în unele din aceste medii în care încercați să înțelegeți ce se întâmplă cu arhitectura dvs. informațională complexă, în care lucrurile nu merg bine. Învățarea automată poate fi foarte valoroasă în acest context, dar numai dacă este aplicată într-un mod foarte acut. Așadar, am fost la un eveniment mare în California, unul dintre marii distribuitori Hadoop Cloudera a avut summitul analistului și am vorbit cu ofițerul lor de strategie și mi-a spus: „Știți, mi se pare, că într-adevăr, învățarea automată face doar două lucruri: segmentează și se perfecționează. ”În sensul că vă va oferi segmente sau grupuri de activități diferite, inclusiv anomalii, care ar fi un segment. Și rafinează, ceea ce înseamnă că te ajută să îmbunătățești un anumit tip de decizie. Exemplul clasic despre care auziți este că există o ființă umană în această fotografie, de exemplu. Așa că este ceva ce poate învăța mașina și este util în anumite contexte, atunci când vorbești despre depanare, deoarece poți căuta tipare de comportament în utilizarea procesorului, în utilizarea memoriei, în viteza discului și în ceea ce fac discurile și toate aceste lucruri distractive. Deci poate fi util, dar este într-adevăr ceva care trebuie să fie foarte concentrat pentru a genera orice valoare.
Așadar, unul dintre celelalte lucruri preferate despre care să vorbim - și vom vedea un pic din acest lucru, cred eu, când ne luăm demo-ul de azi de la IDERA - în multe feluri cred că ființele umane încă învață să vorbească siliciu . Există o știință a materialelor sub toate acestea, iar pentru aceia dintre voi care ați rezolvat probleme și au aruncat cu adevărat o privire asupra arhitecturilor complexe de informații, atunci când încercați să înțelegeți ce se întâmplă, chiar și ca un cluster Hadoop, de exemplu, într-adevăr de obicei te uiți doar la histograme. Și atunci trebuie să corelați ce înseamnă aceste histograme diferite într-un anumit moment din timp, iar asta necesită inteligență; asta ia inteligență și experiență umană. Așadar, nu îmi este frică deloc că ML, mașina sau învățarea automată vor elimina prea multe locuri de muncă în această lume în curând. Cred că întotdeauna va fi nevoie de ființe umane, care știu sincer despre ce vorbesc pentru a ne ajuta și a face ca toate acestea să se întâmple.
Deci, haideți să ne mișcăm. Deci, ce se întâmplă dacă nu sunteți condus de date? Acesta este un tablou celebru, „The Blind Leading the Blind” - nu este ceea ce căutați, oameni buni. Nu doriți acest tip de mediu în organizația dvs. Deci, ceea ce ne dorim este să dorim ca deciziile noastre să fie conduse de date și dorim ca deciziile să fie conduse de date bune, date de bună calitate și asta se va întâmpla doar dacă adunați datele corecte, dacă sunt frumoase și curate și dacă sistemele dvs. funcționează corect, dacă sistemele de BI sunt sănătoase, sistemele dvs. de analiză sunt sănătoase, iar utilizatorii obțin ceea ce își doresc în timp util.
Așa că, cu asta, mă voi înfășura și preda inimitabilului Robin Bloor. Robin, ia-o.
Robin Bloor: Bine, mulțumesc că mi-ai trecut mingea. Mă gândeam în timp ce vorbiți, Eric, mă gândeam doar la BI și a fost o prezentare a vânzătorului la care am participat recent, când cineva a remarcat că într-un anumit furnizor, care rulează un anumit sistem într-un mare depozit de date proaste, o vor face dat, în timp, ar putea face 70.000 de tranzacții BI care ar duce la prezentarea informațiilor la o mulțime de oameni. Mi s-a părut că, dacă de fapt aveți un astfel de volum de muncă și chiar pierdeți câteva secunde în ceea ce privește executarea software-ului, atunci va fi de fapt foarte scump, iar dacă pierdeți minute va fi oribil de scump. Și atunci mi-am adus aminte că o mulțime groaznică a lumii rulează pe foi de calcul - există, cred că au fost numite „sisteme de umbră” nu-i așa? Într-o primă instanță, unde oamenii ar pune laolaltă sisteme folosind foi de calcul și e-mail și ar face lucrurile să se întâmple, deoarece departamentul IT nu poate construi aplicații pentru toată lumea, așa că fac asta. Oricum, o mulțime de BI, cred, se implică în sisteme ca asta.
Oricum, după ce am spus asta, haideți să vorbim despre ce voi vorbi. BI-ul este o buclă de feedback pentru sisteme corporative, este într-adevăr atât de simplu sau atât de complicat, în funcție de exact ce rol joacă în organizație. Dar dacă ne uităm la aceasta este o diagramă de acum aproximativ patru ani, când încercam într-un fel sau altul să înțelegem ce se întâmplă de partea analiticii. Dar, practic, tot ceea ce este retrospectiv, uitându-ne înapoi la ceea ce s-a întâmplat anterior și tot ceea ce supraveghează, în ceea ce privește modul în care funcționează sistemul, tinde să fie BI. Nu se întâmpla să fie cazul că ceea ce era previzibil, analitica predictivă era BI, dar asta devenea din ce în ce mai mult cazul. Eric a menționat învățarea automată, o mulțime de învățări automate se pot efectua într-un fel sau altul doar pe un flux de date și vă pot oferi analize predictive pentru următoarele cinci minute, sau chiar aproape în timp real, astfel încât să puteți răspunde la o client, cu o cunoaștere calculată a ceea ce se întâmplă de fapt.
Dar centrul acestei diagrame, interiorul provine din analiză. Ceea ce se întâmplă în mod normal este faptul că diverse activități analitice sunt îndreptate către anumite colecții de date și se învață ceva nou, se învață cunoștințe despre afacere. Și acea cunoaștere este apoi legată de procesele de afaceri care se pot alimenta din ea. Și, de obicei, se manifestă într-un fel sau altul pe măsură ce apar alerte BI sau doar diverse lucruri sunt puse pe tablouri de bord și așa mai departe. Când am făcut acest lucru, există patru termeni acolo și se întâmplă cu cuvântul „vedere”, care este foarte frumos. Dar, de fapt, nu este totul în domeniul a ceea ce oamenii doresc să facă, există, de asemenea, problema de optimizare și optimizare nu produce simple analize. Este o problemă foarte complexă și o mulțime de probleme de optimizare nu sunt solubile în mod unic. Puteți avea soluții bune, nu puteți dovedi că aveți o soluție mai bună. Și acesta este un domeniu de activitate, unde se desfășoară activitate, dar este mai puțin decât majoritatea celorlalte domenii de analiză. Deci, oamenii spun că trăim în epoca analitice - ei bine, noi facem față de acum zece ani, dar poate merge mult mai departe decât a dispărut deja.
Deci, începutul BI-ului, dorința de cunoștințe determină solicitările utilizatorilor, care proiectează analitice și proiectele de analiză sunt date lacuri, iar lacurile de date, plus analitice creează informații și idei. Aceasta este o poveste pe care tocmai am povestit-o; M-am gândit să scriu asta. Ce am făcut aici, vreau să spun, întregul punct al acestei diapozitive și, de fapt, majoritatea celorlalte diapozitive este doar să subliniez cât de complexă este de fapt lumea informațiilor de afaceri. Nu este un lucru simplu, aș fi putut face acest mod special de diapozitive mai complicat decât este de fapt, dar aveți în partea de jos aici, aveți date externe și date interne care, într-un fel sau altul, vor fi introduse într-o etapă zona, care în prezent este un fel de chestii de lacuri de date, deși nu toată lumea are lacuri de date. Și oamenii care nu au neapărat cei de succes. Și apoi, există o activitate de curățare a ingestiei și o activitate de guvernare necesară pe date înainte de a putea utiliza cu adevărat aceste. Și apoi, serviți aceste date și fie le raportați, fie le analizați, iar analiza duce la acțiune.
Și dacă te uiți la diferitele tipuri de analiză care există, aceasta este o listă incredibil de lungă, dar nu este neapărat o listă complet cuprinzătoare, este doar ceea ce m-am gândit să scriu, când creeam de fapt acest slide. Deci, există o mulțime de lucruri care se desfășoară într-un mediu BI, care sunt vizualizări, OLAP, managementul performanței, scoruri, tablouri de bord, diverse tipuri de prognoză, lacuri de date, text mining, miner video, chestii predictive, există un spectru vast de lucruri care de fapt continuă. Dacă îl priviți într-un mod diferit, realitatea corporativă, practic aceasta este o diagramă similară cu cea din urmă, este făcută într-un mod diferit. Am separat ceea ce ai numi BI pentru că este regulat și se știe ce este necesar, asta nu înseamnă că ceea ce se întâmplă de fapt este eficient, dar cel puțin vei avea lucruri obișnuite în, să zicem Tableau sau în Click, sau în Cognos, există o sursă de subiect și așa mai departe, se vor desfășura diverse rapoarte periodice sau capabilități. Și apoi aveți aplicațiile de analiză și acestea sunt diferite. Pentru că aplicațiile de analiză se referă într-adevăr la explorarea datelor și în mintea mea sunt echivalente cu cercetarea și dezvoltarea. Și apoi ai flux de lucru. În cadrul fluxului de lucru, amestecați lucrurile cu aplicații operaționale și aplicații de birou, dacă este necesar - și asta este realitatea corporativă așa cum o văd eu, deși în majoritatea organizațiilor nu este atât de bine organizat.
Așadar, întreruperea BI-ului, acesta este doar un set de lucruri de menționat face ca BI-ul să fie mai greu decât era, deoarece vechea lume a BI-ului consta în principal din seturi de date destul de curate, care erau într-un fel sau altul capturate, probabil dintr-un depozit de date și alimentate în specific Software BI. Și în acele zile, chiar vorbesc acum cinci sau zece ani, dar în acele zile, volumele de date nu se extindeau, sursele de date erau cunoscute. Viteza de sosire a datelor era cunoscută, deși, de multe ori, unele BI nu s-ar întâmpla suficient de rapid pentru plăcerea anumitor utilizatori. Nu existau date nestructurate, aproape că nu existau date sociale, cu siguranță nu erau date IoT, nu ți-a interesat proveniența datelor. Valoarea computerului nu a avut paralelism în ceea ce privește infrastructura pentru a putea face într-un fel sau altul lucrurile extraordinar de rapid. Nu ai avut învățare automată și numărul de sarcini analitice a fost destul de mic. Și toate acestea s-au schimbat, volumul de date acum poate crește foarte dramatic. Numărul surselor de date continuă să crească. Da, în momentul în care se ajunge foarte repede la date, o mulțime de date nestructurate, cu siguranță date sociale care vor avea nevoie de curățare, dar alte date care ar putea avea nevoie de curățare, cu siguranță date IoT, sunt afacerea acum.
Proveniența datelor este o problemă și ne pasă. Puterea computerului este acolo, ceea ce este îngrijit, deoarece asta face tot felul de lucruri și este posibil să înveți mașina acum ca un fenomen care duce la crearea mai multor capacități de BI și a unor noi sarcini analitice care vor face la fel. Deci, BI nu este o situație statică și cred că acesta este ultimul lucru pe care îl voi spune, înainte de a-l preda lui Stan. O, nu, nu, există altceva. Peisaj viitor BI, internetul lucrurilor, arhitecturi bazate pe evenimente, totul în timp real, OK. Este suficient BI al utilizatorului, de către utilizator, pentru utilizator problemele rezumate. Actualitatea performanței fluxului de date, acoperirea datelor, curățarea datelor, abilități de acces la date, vizualizare, partajare și acționare.
Așadar, acum îi pot transmite lui Stan, cu excepția cazului în care serviciul BI este de încredere și în timp util, acesta nu este un serviciu. Stan?
Eric Kavanagh: Bine, Stan, îți dau mingea, ia-o.
Stan Geiger: OK. Deci, despre ce voi vorbi este doar fondul meu. Sunt senior manager la IDERA în managementul produsului, iar una dintre responsabilitățile pe care le am este produsul nostru care oferă servicii de informații de afaceri. Așadar, mă voi extinde puțin despre ceea ce vorbea Robin și vorbeam despre domeniul cheie cu business intelligence este monitorizarea sănătății platformei tale. Este ca și cum a spus el, acum era locul unde aveam toate aceste date și ar fi nevoie de săptămâni pentru a analiza și apoi am reveni cu rapoarte și lucruri. Dar peisajul BI se schimbă astfel încât acum ne apropiem de analizele aproape în timp real. Și în multe cazuri, analitice în timp real. Așadar, vorbesc puțin despre acest diapozitiv, acesta este doar un fel de prezentare generală - și la fel cum o dezvăluire completă este că voi vorbi despre asta din perspectiva Microsoft, dar toate aceste concepte se potrivesc dacă BI platformele sunt în Oracle, sau utilizați Informatica și Oracle, sau doar moduri de amestec, medii hibride. Voi folosi doar în raport cu mediul Microsoft, dar acest lucru este destul de standard.
Robin a avut un diapozitiv acolo, care a atins acest lucru, este că aveți sisteme sursă, unde am toate datele mele în ședință, iar acum era să fie toate acestea în baze de date relaționale și stocare de date, cum ar fi asta, dar acum avem Hadoop și internet și lucruri și toate aceste date nestructurate care stau acolo, iar acum le putem aduce în arhitectura BI. Așadar, nivelul intermediar care vorbește puțin este stocarea datelor în agregare; de aici introducem datele, le putem curăța, le putem restructura și apoi introducem un anumit tip de stocare de date, iar apoi stratul de prezentare se așază pe deasupra, iar de aici accesează utilizatorii. Și facem analize cu privire la aceste date în acele magazii de date și facem tablouri de bord și avem pe Tableau să stăm acolo, să raportăm servicii, astfel de lucruri. Râd întotdeauna pentru că atunci când am fost arhitect BA, am râs mereu de Excel, pentru că hai să-l înțelegem, Excel este instrumentul BI al maselor, încă.
Așadar, un pic de prezentare acolo, dar doar pentru a vorbi despre un fel de arhitectură de platformă, ați obținut datele sursă și am vorbit despre asta în mai multe magazine de date. Și apoi am stocarea mea în agregare în lumea Microsoft, vei avea baza de date SQL Server, poate acolo unde este depozitul de date, poate ai depozitul de date în cloud, cu depozitul de date. Aveți servicii de analiză, care sunt tuburile dvs. OLAP și lucruri de genul acesta pentru a face agregări și lucruri din jur, să priviți lucruri de dimensiuni multiple și astfel de lucruri. Apoi veți avea un strat de prezentare, despre care am vorbit pe scurt, despre toate aceste lucruri care se află în topul acestor depozite de date și agregări. Și întotdeauna îmi place acest citat: „Nu știți ce nu știți”, ceea ce este adevărat. Dacă nu supraveghezi și nu te uiți la ce se întâmplă, pe toate aceste zone ale platformei tale de BI, de unde știi când ai o altă problemă decât atunci când utilizatorii încep să-ți trimită e-mailuri urâte și telefonul pornește sună despre ce rapoarte nu funcționează? De ce totul durează atât de mult?
Deci, în această privință, ceea ce trebuie să faci, trebuie să poți monitoriza platformele de la care servești informații de afaceri. Și practic am defalcat în trei domenii: aveți disponibilitate, performanță și utilizare. Disponibilitate adică dacă resursa este disponibilă: este în sus sau în jos? Destul de simplu acolo. Dar, de asemenea, când te uiți, poți avea platforma disponibilă, dar este posibil să ai probleme acolo, deci trebuie să poți face identificarea cauzelor rădăcină; trebuie să fii capabil să ai alertă și să anunți pe cineva ce se întâmplă, înainte ca lucrurile să ajungă la o stare critică. Acest lucru duce în partea de performanță, de asemenea, aveți lucruri de la un nivel metric de performanță, la nivelul serverului, unde sunt găzduite serviciile sau serviciile BI sau platformele BI; ai performanță la nivel de resurse în care poate accesez date de la un SAN, de exemplu. SAN-ul fiind resursa, resursele de rețea, trebuie să fiți în măsură să monitorizați performanța tuturor acestor lucruri, pentru a putea identifica blocaje și pentru a vă menține utilizatorii fericiți și dacă vă aflați într-un mediu în care faceți realitate. analize de timp, trebuie să fiți în măsură să identificați blocaje sau probleme înainte de a începe să se întâmple.
Iar ultima teorie este utilizarea: ce fac utilizatorii? Cine este conectat la sursele mele de BI? Cine aleargă ce? Ce întrebări rulează? Ce rapoarte rulează? Cunoașterea acestor informații ajută la determinarea și realizarea planificării capacității, de exemplu. De asemenea, arată ce se utilizează în mediul de BI. Am avut un client că doreau produsul nostru de monitorizare pentru BI doar pentru a ști ce părți ale mediului de BI foloseau, astfel încât să poată muta resursele. De exemplu, dacă nu foloseau anumite rapoarte sau anumite cuburi de servicii de analiză, atunci acestea ar muta resursele de la celelalte domenii care erau extrem de utilizate. Un alt citat care îmi place, îmi plac filmele foarte grozave, cum ar fi „Tremururile”, așa că vă spun filmul meu, așa că îmi place acest citat de la Burt Gummer, care a fost interpretat de Michael Gross, este un tip al pistolului supraviețuitor și spune el, apare și el scoate această pușcă uriașă de lunetist de 50 de calibre, iar unul dintre tipuri spune: „La naiba, Bert.” Și el răspunde prin „Când ai nevoie și nu ai, cântă o melodie diferită. Cu alte cuvinte, știi ce? El a fost pregătit pentru orice și a venit pregătit pentru orice, și deci ceea ce vreau să spun prin asta este dacă nu îți supraveghezi mediul BI din resurse și utilizare și lucruri despre care tocmai am vorbit, atunci nu îți dai seama că ai nevoie de un instrument sau un mediu sau o structură care îl monitorizează până când nu îl aveți. Și atunci îți dai seama că chiar am avut nevoie să meargă înainte, și cam așa sunt mulți dintre clienții noștri.
Astfel, după ce am spus acest lucru, vom trece în continuare și vom analiza ce facem aici la IDERA pentru a rezolva unele dintre aceste probleme. Și-
Eric Kavanagh: Bine, acolo te duci, o văd.
Stan Geiger: O vezi? Bine. Deci, ce avem aici este acesta este produsul nostru de BI Manager. Și monitorizăm, IDERA a fost în mod tradițional o companie din mediul SQL Server, Microsoft SQL Server. Și apoi am cumpărat în Embarcadero, așa că acum ne-am extins la alte platforme, dar produsul nostru BI monitorizează în mod tradițional stiva BI în mediul Microsoft. Și asta ar fi servicii de analiză pentru analiza dvs. multidimensională și tabulară, servicii de raportare, instrument de raportare și apoi servicii de integrare, care este o platformă ETL, similară cu cea a Informatica.
Și prin produsul nostru puteți monitoriza toate aceste trei medii printr-un singur produs, iar ceea ce vedeți aici este tabloul de bord general, iar lucrul de remarcat aici este atunci când am vorbit despre acest semnal de alertă, este un lucru de monitorizat, dar asta nu este suficient - trebuie să ai un mecanism de alertă. Cu alte cuvinte, trebuie să pot fi înștiințat înainte ca lucrurile să ajungă într-o stare critică. Deci, ceea ce facem aici, există un set întreg de valori pe care le surprindem care sunt configurabile, deoarece în funcție de mediul dvs., anumite praguri, puteți fi în regulă cu un timp de citire de treizeci de milisecunde, în mediul dvs. În alte medii, poate fi mai important ca acest prag să fie mai mic, de aceea este important nu numai să aveți alertă, ci să îl configurați, deoarece mediile sunt diferite în funcție de resurse.
Deci, practic, aceasta este o imagine de ansamblu a tuturor mediilor care sunt monitorizate aici și am aici trei cazuri: una pentru servicii de analiză, alta pentru servicii de integrare, alta pentru servicii de raportare. Și vedeți că am câteva alerte aici. Și pentru că acestea sunt roșii, îmi spune că acestea sunt critice, pentru că am mai multe niveluri pe care pot să le setez alerte, iar alertele pot fi trimise prin e-mail către persoanele responsabile de a cerceta care este problema. Așadar, doar pe scurt vom arunca o privire și voi reveni la alertă, pentru a putea intra în bucățile serviciilor de analiză și este, sunt sigur că așteaptă să se încarce aici. Și practic, ceea ce facem, avem o colectare de date; iese acolo periodic și iese acolo și colectează și instantanee ce fac mediile tale. Deci, am al meu setat la fiecare șase minute, așa că la fiecare șase minute iese acolo și poluează mediul. Am avut mașina mea adormită o perioadă, așa că va dura o secundă pentru ca acesta să revină. Acolo mergem.
Așadar, aruncăm o privire asupra piesei serviciilor de analiză și așa voi face clic pe instanța mea aici și amintesc că am vorbit despre unul dintre lucrurile pe care le monitorizăm este performanța la nivel de server, deoarece o mulțime de oameni au mai multe lucruri care rulează pe serverul lor. Este posibil să am o bază de date care rulează pe serverul meu, precum și servicii de analiză, de exemplu. Așadar, dacă se întâmplă ceva în baza de date sau am o problemă la nivel de server, va avea impact asupra oricărui lucru care funcționează acolo. Așadar, vom monitoriza lucrurile pe server la nivel de server, lucruri precum performanța discului și puteți vedea că surprindem metrici în jurul tuturor acestor lucruri. Și toate acestea sunt configurabile. Și arunc o privire la ce se întâmplă, înțelept procesor, doar, și din nou, acesta este la nivel de server, nu la nivelul serviciilor de analiză din exemplul meu aici. Dar de fapt la nivel de server.
Și pot privi lucruri precum ceea ce este memoria, modul de utilizare general al memoriei, de exemplu, ce este disponibil? Așa că acum îmi fac o idee despre care este sănătatea serverului în sine. Apoi putem începe să aruncăm o privire asupra lucrurilor care sunt particulare, în acest caz serviciile de analiză. Pot să mă uit și să văd cum se desfășoară procesarea cubului meu aici, de exemplu, iar acest lucru îmi oferă o măsură a stării de sănătate. Dacă încep să văd că prelucrarea durează mai mult sau nu este că rândurile nu se scriu aproape la fel de repede, atunci pot începe să arunc o privire - iar acest lucru merge la bucata de corelație despre care cred că Robin vorbea, este că este încă nevoie de un om pentru a putea face toate acestea. Vorbim despre AI, învățare automată, dar este nevoie de un om pentru a putea corela aceste evenimente în jurul lucrurilor. Putem arunca o privire asupra unor lucruri precum ce se întâmplă în ceea ce privește interogările, ce întrebări se execută și cât durează? Pot sorta, așa că pot începe să-mi fac o idee despre ce interogări durează cel mai mult timp. Puteți arunca o privire aici la timpul scurs, pot să arunc o privire și să vedeți OK, care a fost acea interogare și cine a executat acea interogare în acel moment?
Așadar, pot începe să povestesc acest lucru, în măsura în care încep să văd că lucrurile încep să se învârtă, pot să mă întorc și să mă uit și să văd ce făceau utilizatorii la acel moment. Și veți vedea unul dintre lucrurile pe care le facem este să introducem acest selector de timp aici pentru a vă permite să alegeți o fereastră a timpului. De exemplu, pot să mă întorc la aceste alerte, și a fost de fapt un link pe acele alerte pe care fac clic, și mi-ar lua acel moment în timp când s-a produs acea alertă. Și atunci pot începe să povestesc povestea împreună, pot vedea oh, bine, citirile de pe disc au apărut sau aveau probleme de memorie sau orice altceva, și apoi pot sări peste activitatea de interogare în același moment în timp și pot începe de fapt corelând cine a executat ce întrebări ar fi putut cauza acele vârfuri acolo. Și apoi, puteți începe să faceți lucruri ca și cum aș putea începe reglarea, atunci când încep să acord. Aceasta este ca o mașină, dacă construiți o mașină de curse și renunțați la motor și porniți cheia pe care s-ar putea porni motorul, dar dacă trebuie să parcurg 180 de mile pe oră pentru a câștiga, trebuie să știu că motorul poate rula 100 mile pe oră și trebuie să intru acolo și să încep să reglez acel motor pentru a putea ajunge acolo. Și asta vă permite să faceți, este să puteți să vă oferi suficiente informații pentru a începe să vă reglați mediul, pentru a crește sănătatea și producția acelui mediu și eficiența.
Și apoi, monitorizăm lucrurile prin memorie, care sunt specifice serviciilor de analiză, în acest caz. Și de aici puteți începe să vedeți unde lucrurile ar putea să înceapă, când începeți să vedeți lucrurile care se învârtesc deasupra limitelor de memorie, lucruri de genul acesta. Celălalt lucru la care e bine să te uiți, oricând execuți orice tip de interogare, vrei să vrei ca datele să fie memorate în cache, pentru că atunci când acestea sunt în cache, sunt în memorie și nu trebuie să citești de pe disc, ceea ce este mult mai mult mai eficient decât să citiți datele de pe disc. Așadar, puteți începe să aruncați o privire la lucrurile care se întâmplă, scuzați-mă, în memoria cache de date, de exemplu. Am avut o grămadă de întrebări care rulează mai devreme, pentru a obține aceste date și puteți vedea că am avut de cele mai multe ori, accesările în cache și căutările se suprapun, ceea ce este bine. Dar am avut aici o perioadă în care accesările au fost mult mai mici decât cele din căutări, ceea ce îmi spune că am avut ceva care se întâmplă, care a fost intensiv în memorie, astfel încât memoria cache se înroșea mult mai repede, așa că datele trebuiau să fie citit de pe disc. Și putem vedea asta când privim motorul de stocare. Acesta este același punct în timp ca celălalt grafic și puteți vedea vârful acolo, unde întrebările din fișier au crescut cu adevărat în perioada respectivă. Și asta înseamnă că datele erau citite de pe disc. Acum, pot să mă întorc și apoi să corelez asta cu întrebările care se derulau și nu pentru a face să sângereze urechile tuturor, dar în serviciile de analiză, folosește un limbaj numit MDX, există modalități de a scrie interogări mai eficient, așa că folosește memoria cache mai eficient și mai puțin stocare. Deci, există un exemplu de reglare a acelui motor și de a vă oferi toate piesele necesare pentru a putea corela asta.
Doar repede, îl putem rula și în alt mod, atunci când ne uităm la întrebări, putem să ne uităm acum la sesiuni, cine este de fapt conectat în acest moment în timp și ce rulează? Așadar, acest tip de informații vă oferă opoziția opusă despre întrebări și cine le execută. Acesta este cine este conectat și atunci pot vedea ce rulează în prezent. Celălalt lucru, doar pentru a trece repede, este să puteți vedea toate obiectele din cuburile mele MOLAP multidimensionale. Și pot obține informații despre asta. De exemplu, pot sorta după această coloană citită și pot vedea că obiectul cel mai utilizat este dimensiunea timpului, iar al doilea cel mai utilizat este dimensiunea clientului. Și acest lucru îi ajută pe oamenii care dezvoltă și construiesc lucruri pentru a-și construi mai eficient cuburile. Poate vreau să schimb strategia de partiționare a datelor, de exemplu, pe aceste dimensiuni extrem de utilizate în cubul meu și, prin urmare, va crește performanța interogărilor, de exemplu. Poate scădea performanța procesării cubului, deoarece acum am mai multe partiții, dar din perspectiva utilizatorului va ajusta acel motor, pentru a fi mai eficient pentru utilizarea acestor obiecte.
Așadar, mergeți mai departe, vorbiți despre servicii de integrare aici. Serviciile de integrare, am menționat, sunt o platformă ETL într-un mediu Microsoft. Ce facem aici - și acest lucru este consecvent - monitorizăm performanța serverului, iar acestea ar fi aceleași valori pe care le-am analizat, deoarece toate serviciile mele rulează pe același server. Dar, din nou, aceasta este o imagine de ansamblu a ceea ce se întâmplă pe server. Și atunci pot privi activitatea pentru serviciile de integrare, procesele mele ETL. Așadar, îmi pot face o idee despre momentul în care aceste procese s-au derulat, indiferent dacă au avut succes sau nu, pot evidenția o anumită rulare a unui proces ETL și atunci îmi va arăta defalcarea pașilor din acel proces ETL, indiferent dacă a avut succes sau nu și cât a durat.
Acum, dacă aș avea un pachet eșuat aici proces ETL, aș putea merge la detalii și să văd mesajul de eroare și mi-ar arăta ce pas în acel pachet în care acel proces ETL a eșuat, împreună cu toate mesajele asociate cu acesta. Așadar, ceea ce face asta, asta îmi dă, și pot primi o alertă dacă nu reușește, așa că dacă primesc o alertă, pot intra aici, vedeți, mergeți la acea alertă, vedeți eșecul pachetului, priviți pașii, vedeți unde a eșuat, uitați-vă la mesajul de eroare și știu imediat ce trebuie să fac pentru a remedia asta: a-l redeschide și apoi a-l începe din nou. Așadar, ceea ce vă permite să faceți este să numim scurtarea acelei ferestre între identificarea problemei și soluționarea problemei. Așadar, în viața anterioară, când eram responsabil de acest gen de lucruri, aveam proces ETL care urma să se desfășoare noaptea, pentru a încărca depozitul nostru de date. Dacă am avut aceste informații, primul lucru dimineața când am intrat, dacă ceva nu a reușit, atunci pot să-l adresez rapid și să revin acest proces pentru a mă asigura că depozitul de date a fost funcțional și funcționat și reîmprospătat de către utilizatori. a intrat și a început să acceseze raportarea.
Celălalt lucru este că am două procese care se execută, este să mă uit și să văd cum a decurs în timp. Acest lucru este important pentru că dacă încep să văd aceste procese, de exemplu, să iau mai mult timp, să văd că aceste perioade se ridică, atunci ar trebui să arunc o privire, de exemplu, la fereastra mea de întreținere, s-ar putea să am lucruri care se întâmplă pe serverul respectiv . Luați, de exemplu, copii de rezervă; Este posibil să am o copie de rezervă care face ca procesul meu să aștepte până când se termină. Este posibil să fie nevoie să-mi reprogramez sau să jonglez procesele mele în jurul unor lucruri care încep să-mi afecteze ETL.
Iar ultima piesă este serviciile de raportare. Serviciile de raportare sunt Microsoft, practic instrumentul lor de raportare a întreprinderii. Și unele dintre lucruri, din nou, putem privi lucrurile la nivel de server, putem privi lucrurile pe serverul de raport, pe serverul de raportare, în sine. Nu am o grămadă de lucruri aici; Am câteva abonamente care rulează la fiecare 15 minute, pentru a rula un raport. Deci, nu veți vedea o mulțime de conexiuni active, deoarece se conectează, se conectează, rulează raportul, se deconectează și îl trimite.
Dar, în medii tranzacționale ridicate, în care se fac foarte multe raportări, este capabil să monitorizezi aceste lucruri. Așadar, puteți vedea unde am avut lucrurile aici, așa că vă oferă o idee destul de bună despre ce se întâmplă, de la nivelul serviciilor și platformei. Și atunci, așa cum am vorbit în diapozitive, cine rulează și ce fac? Și unul dintre clienții noștri a cumpărat acest produs doar pentru această piesă, pentru că voiau să știe ce rapoarte rulau oamenii și cine executa aceste rapoarte. Așadar, acesta este unul dintre lucrurile din această execuție a raportului pe care îl puteți vedea aici. Pot vedea ce raport, pot vedea orice parametri care au fost în acel raport, pot vedea cine îl execută, pot vedea formatul raportului. Și atunci am toate aceste valori în jurul ei, așa că, dacă din nou, pot clasifica aceste lucruri, de exemplu, ce raport a luat cel mai mult timp pentru a prelua date și pot merge direct la asta și să văd care raport este. Și din nou, toate acestea îmi oferă date pentru a putea fi, pentru a regla motorul din nou. Acum, pot începe să-mi reglez mediul de raportare în acest sens.
Și ultimul lucru, este să pot arunca o privire asupra activității utilizatorului, care este conectat din nou la moment, ce fac? În realitate, într-un mediu în care am avut multi-utilizatori, acestea sunt clasificate, astfel încât să pot clasifica, pot vedea cine utilizează cel mai mult mediul. Deci, trebuie doar să vă întoarceți rapid și să aruncați o privire la aceste alerte. Aici era acea alertă; Pot face clic pe acest link aici și mă va duce la graficul pentru acel moment și îmi va arăta care dintre ele a fost în alertă. Așadar, puteți vedea aici, acesta este cel din cauza că a fost media milisecunde pentru scriere, de exemplu, citit și scris. Deci, din nou, încearcă doar să obții acel punct de identificare a problemelor. Și este cu adevărat important să ai un instrument holistic, nu doar ceva care privește acel lucru, pentru că omul trebuie să vină aici și să coreleze aceste evenimente care se petrec, așa că trebuie să fii capabil să te uiți la ce se întâmplă la acel punctează-te în timp în mai multe domenii ale acelui mediu și acesta este unul dintre lucrurile pe care le facem prin acest selector de timp aici.
Eric Kavanagh: Da, acesta este Eric aici doar cu o întrebare rapidă, pentru că cred că probabil ai lovit unghia pe cap și despre asta vorbeam la începutul orei, că trebuie să vină o ființă umană în și desenează aceste corelații între diferite medii. Sunt curios să știu, există materiale educaționale pe care voi le puteți împărtăși sau poate faceți un fel de logodnă cu oamenii care să îi ajute să identifice unele dintre acele modele? Așa cum ai avut un exemplu foarte bun în urmă cu un minut, despre momentul în care unul dintre acestea se învârte, care îți spune că ceva se întâmplă în memorie, deoarece a încercat să arunce memoria. Și vă oferă un indiciu, dar cum se mapează oamenii aceste statistici împotriva problemelor din lumea reală, este adevărata întrebare.
Stan Geiger: Da, acesta este un punct bun și unul dintre lucrurile despre care vorbeam doar, foaia de parcurs pentru produs, este că, mai târziu, anul acesta vom lansa o versiune și unul dintre lucrurile pe care vom începe să le adăugăm. este pentru fiecare dintre aceste grafice, este o descriere a ceea ce înseamnă acest grafic și de ce ar trebui să vă pese, și care este impactul acestuia. Așadar, puteți să faceți clic pe un semn de întrebare sau pe ceva din acest grafic și apoi trageți o fereastră care vă va oferi o mulțime de informații și vă vor spune că acestea sunt cauzele posibile, acestea sunt zonele care sunt afectate și să vă ghidați Voi, într-o direcție de a putea merge în acest caz, așa cum ați spus, iată acest vârf, știu din experiența mea personală ce înseamnă asta. Și atunci pot începe să merg și să încep să forați într-o zonă și să aflu cauza principală.
Acum, avem o mulțime de lucruri, de fapt, în produsul nostru manager de diagnostic pentru SQL Server, pentru baza de date reală. Avem o mulțime de funcționalități de acest tip într-un produs de genul acesta și, de asemenea, avem câteva elemente de analiză pentru managerul de diagnosticare care vă indică mult mai repede. Și de aici mergem pe drum cu acest produs.
Eric Kavanagh: Și cred că există semnături pentru anumite tipuri de activități. Acest instrument vă permite să identificați când a avut loc un anumit tip de eveniment și să le catalogați, astfel încât, în timp, va recunoaște un model similar în linie și vă va ajuta să vă dați seama dacă este un utilizator nou, de exemplu, folosind același instrument? Vă ajută să înțelegeți, oh, asta se datorează faptului că aceste servere s-au stins sau pentru că această regiune a scăzut? Există vreun fel de a cataloga semnăturile problemelor, astfel încât să le poți identifica cu ușurință mai târziu?
Stan Geiger: Nu, de fapt, dar acesta este de fapt un concept interesant, pentru că este aproape ca, cum este - analiza componentelor de principiu, cred - unde identificați tiparele și vă logați acele tipare și deci dacă le vedeți din nou puteți merge înapoi și vezi, OK, aceasta a fost cauza în acel moment. Da, asta este ceva, nu este pe foaia de parcurs, ci este ceva la care m-am gândit din punct de vedere al managementului produsului.
Eric Kavanagh: Îmi pot imagina. Oh, mergi mai departe.
Stan Geiger: Nu, aveam de gând să spun - și primim o mulțime de solicitări, pentru că nu știu care este experiența ta - dar ceea ce găsim este că DBA-urile știu baze de date precum spatele mâinii lor, dar chestiile BI sunt cam ca o cutie neagră când vine vorba de sănătatea platformei. Și nu există, nu au o mulțime de baze de cunoștințe. Da, doar de la cinci până la zece ani, am lucrat la ea, nu? Dar oamenii obișnuiți, care sunt responsabili pentru găsirea acestora, sau pentru a primi alerte și pentru a afla ce se întâmplă, pentru ei este un fel de cutie neagră.
Eric Kavanagh: Da, îmi pot imagina. Aș fi curios să știu și eu, așa că arătați în acel ecran cum puteți vedea toate întrebările prin care trece, cât timp au durat să ruleze și cine le-a generat. Puteți vedea, de asemenea, structura reală a interogării SQL în sine și un fel de analize în jurul valorii de asta? Ca poate, uneori, oamenii reunesc interogări SQL care sunt destul de voluminoase, să zicem și greoaie, spre deosebire de un maestru care întrunește într-adevăr o interogare drăguță și strânsă. Este ceva pe care îl puteți vizualiza prin acest instrument și apoi vă poate ajuta asta este problema?
Stan Geiger: Da, deci ceea ce poți face este, ca și ceea ce am făcut aici, este doar că am sortat după timpul scurs, de exemplu. Așa că pot să le văd pe cele care au durat cel mai mult și apoi primesc textul, dar apoi este în sarcina cuiva care este mai mult sau mai puțin expert în subiect să se uite la asta și să meargă: „Oh, OK, iată de ce a durat atât de mult "Este un lucru pe care avem un fel de analiză a volumului de muncă, îl numim SQL Workload Analyzer pentru partea bazei de date, pe care am păcălit-o cu ideea că poate este pe cale să vină cu un lucru similar, astfel încât să se identifice aceste interogări și apoi vă oferă recomandări cu privire la modul de a ajusta aceste interogări. Una dintre probleme este aceea că această interogare MDX este un limbaj destul de specializat.
Eric Kavanagh: Da, îmi pot imagina. Dar puteți vedea, de exemplu, cine sunt oamenii, așa că nu este prea greu să vă dați seama dacă o persoană, dacă un tip este responsabil pentru zece dintre cele mai lungi interogări de proces, atunci dacă nimic altceva îl puteți apela sau apela managerul său sau cineva și spune: „Hei, acest tip mestecă multă lățime de bandă” și poate se dovedește că acestea sunt cele mai valoroase întrebări pentru afaceri, nu? Trebuie să o puneți în contextul în care este valoarea afacerii, din interogările în sine, nu este doar un joc clar de numere, nu? Ei bine, trebuie să aflăm, acest tip este utilizatorul nostru de energie și el este cel care schimbă afacerea, nu?
Stan Geiger: Nu, ai exact dreptate. Adică, acesta este unul dintre modurile în care clienții folosesc acest lucru, este să poată face acest lucru. Așa cum ați spus, este posibil să găsiți o zonă, deoarece unul dintre lucrurile despre care vorbesc, întotdeauna zgură pe Excel, dar vă puteți conecta la serviciile de analiză în Excel și puteți rula tabele pivot în afara OLAP, și generează propriile întrebări și le trimite și uneori nu sunt cea mai bună formă, așa că puteți să vă întoarceți și să le identificați și să le rescrieți de fapt și să le dați utilizatorului și să le lăsați să le ruleze în afara de acolo, astfel încât să nu dureze o jumătate de oră pentru ei să se întoarcă înapoi la masa lor de pivot.
Eric Kavanagh: Exact. Și când vorbim despre interogări, voi acoperiți gama de interogări, așa că ați menționat MDX, ce zici de unele dintre celelalte interogări precum o interogare DAX, sau unele dintre acestea -?
Stan Geiger: Da, acoperim, da, orice DAX și MDX. Așadar, unul dintre lucrurile pe care nu le-am menționat, sau le-am făcut, poate, dar acceptăm atât tabular, cât și OLAP în Microsoft și DAX - cred că și tu și am vorbit despre asta cu ceva timp în urmă - este că vedem multe mai tabular acum decât suntem OLAP. Pentru că este mai ușor să creezi modele tabulare și lucruri de genul acesta, și astfel vei vedea în mod evident întrebări DAX, dar le vom ridica și pe acestea.
Eric Kavanagh: Da, este interesant. Aveți vreun context în jurul valorii de ce se întâmplă asta? Poate pentru că din ce în ce mai mulți oameni intră în aceste lucruri și pentru că OLAP nu este, desigur, ceva nou, asta a trecut de ce, cel puțin 30 de ani?
Stan Geiger: Bine, bine, este un fel de combinație, unul dintre lucrurile este proiectarea cuburilor este o artă. Și cuburile au fost construite pentru a pre-agrega date, astfel încât este foarte rapid să scoți date, dar procesarea cubului durează un timp, deoarece trebuie să faci toate acele agregări. Și atunci, hardware-ul a scăzut, iar memoria a scăzut, iar toată lumea a ieșit cu un magazin columnar și baze de date în memorie, într-adevăr. Și, de asemenea, tabularul este probabil cel mai apropiat de bazele de date relaționale tradiționale și este mult mai ușor și mai rapid să creăm modele tabulare decât este cu OLAP. Dar dezavantajul este că rezidă în memorie, totul rezidă în memorie, deci este foarte intensiv în memorie și datele nu se agregă până nu le solicitați. Așadar, dar, spunând toate acestea, începem să vedem mult mai multe tabele acolo.
Eric Kavanagh: E interesant. S-ar putea să se întâmple și din cauza faptului că această industrie este un fel de aplatizare, iar ceea ce vreau să spun prin aceasta este că obținem mult mai multe persoane care interacționează cu datele și folosesc diverse instrumente și, cu siguranță, când vorbești despre Microsoft, cred acesta este cu siguranță cazul în care aveți mulți, mulți mai mulți utilizatori pentru întreprinderile mici și mijlocii și chiar și unele organizații mai mari, care sapă lucrurile, au acces la instrumente, rulează interogări și nu sunt, poate, la fel de familiari cu întregul proces și tehnologiile din jurul construcției de cuburi, la punctul tău, nu? Pentru că se gândește și este și scump, nu? Este nevoie de timp, este nevoie de energie pentru a construi acești cuburi decât dacă folosești unele dintre cele mai noi tehnologii acolo. De exemplu, am vorbit cu companii precum Snowflake, de exemplu, face lucruri destul de interesante, dar cred că aveți mult mai mulți oameni care folosesc lucrurile și probabil că vor merge cu ceea ce tocmai ați descris, care este formatul tabular, spre deosebire de construirea formală a cuburilor, nu?
Stan Geiger: Da, bine, vreau să spun, cred că Excel - când a fost, Power Pivot, cred - asta este de fapt tabular, dacă arunci o privire; este modul în care construiți modele tabulare. Și atunci următoarea iterație a fost, vă pot spune modelele mele tabulare pe care le construiesc și le implementez până la SQL Server, astfel încât să le pot partaja cu toți ceilalți. Deci, este un fel de extensie naturală în afara de Excel aproape.
Eric Kavanagh: Da, acesta este un punct bun. Ceea ce am văzut în ultimii, aș zice cinci-șapte ani, este doar o extindere extraordinară a utilizării acestor tehnologii, nu? Și Microsoft, sincer, a fost un pionier în asta, democratizând cu adevărat datele de alimentare prin serviciile de analiză și prin Power Pivot, nu? Adică, acesta a fost un schimbător de jocuri pentru industrie, nu?
Stan Geiger: Da, nu, ai dreptate. Adică, am o diapozitivă când dau o prezentare mai lungă care arată tranziția de a trece de la modelul semantic, care a fost OLAP, la tabular. Și cred că am un citat de la Microsoft; vor să facă date în mâinile utilizatorilor, nu doar peste perete în magazinul IT, vor să obțină mai multe date în mâinile oamenilor care le consumă.
Eric Kavanagh: Și asta revine la acea primă diapozitivă foarte simplă pe care am arătat-o, care a fost procesul de luare a deciziilor de bază pentru orice organizație, iar acum - și cred că este un lucru minunat - primim tot mai mulți oameni din întreaga ierarhie a organizației, acordând atenție la ceea ce se întâmplă, aducând povestea lor în tabel și faci asta cu date, asta este linia de jos, adică, poți folosi și alte mijloace, dar dacă spui povestea cu date, veți avea argumente mult mai puternice decât cei care nu, nu?
Stan Geiger: Exact, da. Parcă, da, exact așa este. Adică, de aceea acum, era „Hei, am nevoie de acest raport”, așa că acum trebuie să parcurg cererea de raport și trebuie să trec aici și să obțin raportul meu și acum pot să stau acolo chiar la biroul meu și într-adevăr doar, am acces la datele generate, iau deciziile mele de afaceri.
Eric Kavanagh: Așa este. Știi, m-am întors de la o conferință tocmai săptămâna trecută și a existat un comentariu isteric de la un tip care conduce un mediu BI destul de mare pentru magazinul țintă, iar el făcea referință la analiza self-service și la autoservirea BI și, evident, asta este o problemă mare în aceste zile. Sunt sigur că este ceva care determină multă activitate pentru ceea ce faceți voi la IDERA, deoarece atunci când doriți să desfășurați autoservirea, în primul rând, mai bine aveți un mediu BI sănătos, nu? Dacă aveți de gând să scoateți tot felul de oameni acolo, punând tot felul de întrebări în toate felurile, veți dori să aveți ceva de genul acestui instrument chiar aici, pentru a putea înțelege cine pune ce întrebări și unde. Și citatul amuzant pe care îl voi arunca doar pentru lovituri aici, în timp ce spuneai: „Există o linie perfectă între BI-ul de autoservire și să te duci F.”
Stan Geiger: Da.
Eric Kavanagh: Am crezut că este isteric. Dar vedeți că această tendință de autoservire determină într-adevăr multă conștientizare în ceea ce faceți cu tehnologia?
Stan Geiger: Da, pentru că așa cum ai spus, dacă veți permite BI-ul de autoservire, atunci probabil că veți primi unele probleme de performanță, din cauza doar: A) cantitatea de acces, numărul de persoane care merg la date și B) cantitatea de întrebări slab formate și modalitățile de accesare a acesteia pe care le aveți. Deci, într-adevăr, este foarte imperativ să monitorizați mediul, astfel încât să puteți menține toată lumea fericită care încearcă să consume datele, nu?
Eric Kavanagh: Da, cred că este exact corect. Este o binecuvântare și un blestem: este bine că oamenii încearcă să folosească lucrurile, dar, din nou, la punctul tău, dacă nu ai instrumentul potrivit la momentul respectiv, vei fi un camer nefericit pentru că să te rostogolești fără autoservire fără un instrument ca acesta, mi se pare că cere doar un munte de probleme.
Stan Geiger: Da, vreau să spun, este similar cu atunci când am construit depozite de date, este ca și cum nu ai primi corect dimensiunile și tabelele de date, atunci ai pierdut-o pentru raportare ad hoc, s-ar putea să vrei să te târci sub stâncă.
Eric Kavanagh: E minunat. Da, este bine, din nou, este o veste bună că oamenii folosesc aceste lucruri, dar cred că trebuie să cred că autoservirea va conduce o mulțime de activități pentru ceea ce faci, pentru că vorbești despre rampă crește cantitatea de tensiune și presiunea asupra acestor sisteme prin ordinele de mărime. Nu doar cu unul sau cu două ordine de amploare și este acel punct în care îți dorești cu adevărat să ai vizibilitate și vrei să poți vedea cine face ce, unde, când, cum și de ce. Pune aceste întrebări și apoi ia unele decizii despre cum poți monitoriza și schimba mediul și schimba politicile tale despre cine primește acces la ce, nu?
Stan Geiger: Corect. Și știți, de asemenea, știind, văzând că utilizarea de asemenea vă permite să intrați acolo, și potențialul, așa cum am menționat obiectul din cub, pot face lucruri pentru a îmbunătăți asta, în ceea ce privește modul în care construiesc și proiectez lucruri. Așadar, este imperativ ca nu numai să analizezi performanța lucrurilor, dar să poți vedea cum performanța schemei și a proiectului tău la acel nivel, pentru a putea face modificări. Și o să devină din ce în ce mai mare, deoarece lucruri precum Power BI este cea mai mare afacere acum, cu Microsoft, așa că acum îmi pot construi propriile tablouri de bord și widget-uri și lucruri și nu trebuie să fie un dezvoltator de BI.
Eric Kavanagh: Așa este. Da, este o chestie bună, devine peste tot, dar vei avea nevoie de o modalitate de a gestiona acel mediu sau vei avea parte de utilizatori nefericiți. Asta duce la un management nefericit, ceea ce duce la concedierea oamenilor. Există un efect de domino destul de clar atunci când lucrurile încep să cadă, dar acestea sunt lucruri minunate.
Așa că am cam mestecat ultimele cinci minute aici. Robin, ai întrebări?
Robin Bloor: Ei bine, cred că este fascinant, de fapt, să fiu sincer. Mă gândește la faptul că am avut medii foarte restrânse, iar autoservirea schimbă de fapt lumea și multe din aceste lucruri se întâmplă cu adevărat, deoarece multe medii au ajuns în mediul înconjurător decât s-a întâmplat înainte. Singura întrebare, din cauză că nu avem prea mult timp, dar singura întrebare pe care aș fi interesat să o pun este aceea în care explicați modul în care - pentru că am crezut că este o demonstrație foarte bună - modul în care Monitorizarea BI funcționează. Mă întrebam ce fac oamenii care nu au acest tip de lucruri? Deoarece trebuie să fie foarte dificil, există o serie de lucruri în care faceți o diferență, cauza rădăcină este bine, nu neapărat ajungeți întotdeauna la cauza rădăcină, dar puteți ajunge la cauza rădăcină cu unele dintre lucruri că te uiți, atunci când ai spus că o mulțime de oameni cumpără instrumentul pentru a ști cine rulează și că mintea mi se învârte, pentru că parcă nu știi cine rulează, atunci chestiile scapă de sub control. Deci, cum arată mediul atunci când este scăpat de control?
Stan Geiger: Adică, puteți obține singuri toate aceste informații pe care le avem în instrument, dar ar trebui să scrieți o grămadă de scripturi casnice și să faceți ca datele să fie acolo, trebuie doar să știți unde să ia-o, ceea ce necesită un nivel de expertiză, nu? Deci, în medii în care nu aveți acest nivel de expertiză, practic, ceea ce obțineți este, hei, este în sus sau în jos? Chiar nu știu dacă funcționează eficient sau nu, dar este valabil, nu? Și apoi încep să primesc apeluri telefonice sau să meargă persoane, „Hei, raportul meu nu este în inbox, ce se întâmplă?” Sau „Am prezentat doar acest raport prin serviciile de raportare” sau pot face o întrebare aici în serviciile de analiză, dar a durat ca o jumătate de oră și a durat doar 30 de secunde, ce se întâmplă? Ei bine, acum trebuie să faceți burla de foc și să încercați să o descoperiți, și fără o unealtă devine foarte dificil.
Robin Bloor: Ei bine, corect, acesta a fost ceea ce mi-a devenit din ce în ce mai evident, deoarece ai demonstrat fiecare dimensiune a ceea ce ai de fapt aici. Celălalt lucru este ca la un nivel foarte, foarte primitiv, dacă nu aveți alerte care vă spun că lucrurile nu merg bine, atunci este doar un costisitor - ajungeți într-o situație scumpă, încercând să vindecați ce s-a întâmplat, pentru că nu afli până când lucrurile încep să cadă prost, nu?
Stan Geiger: Corect, nu știi ce nu știi.
Eric Kavanagh: Ai înțeles. Ei, oameni buni, am ars peste o oră și ne-am schimbat, aici. Foarte mare mulțumim propriului nostru Robin Bloor și, desigur, prietenului nostru, Stan Geiger, de la IDERA Software. Vor fi la Enterprise Data World, de fapt, dacă vreunul dintre voi va merge acolo, al vostru va fi acolo și în Atlanta. Bunul nostru prieten, Tony Shaw, face o treabă excelentă în acea conferință de acum patru ani, iar hei, ce este nou este din nou. Este totul fierbinte. Sperăm să ne vedem acolo, dacă nu, să ne întoarcem săptămâna viitoare, avem o mulțime de alte transmisiuni web aliniate.
Întotdeauna curios să-ți aud gândurile, să trimiți un e-mail, care să fie potrivit pentru mine, dacă ai întrebări sau sugestii sau alte tehnologii despre care ai vrea să afli despre Hot Technologies. Și cu asta, îți vei lua rămas bun, oameni buni. Vă mulțumim din nou că ne-ați alăturat, vă vom vorbi data viitoare. Ai grijă. Pa! Pa.
